화학공장에는 수많은 장치들이 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 화학공장은 장치집약적인 특징으로 인해 항상 장치의 고장 또는 조업자의 실수로 인한 사고가 일어날 가능성을 안고 있다. 따라서 화학공정에서의 사고를 예방하고 안전을 확보하기 위해서는 잠재적인 사고 가능성 및 위험요인을 사전에 분석하고 예방하는 것이 중요하다. HAZOP 분석은 정성적인 평가 방법 중 가장 체계적이고 논리적인 방법으로 평가받고 있다. 이러한 HAZOP 분석과 같은 안정성 평가를 위해서는 많은 인력, 자원, 시간이 필요하다 따라서 전문가의 인력과 시간을 줄이며 일관된 결과를 얻기 위해 위험성 평가의 자동화가 요구된다. 그리고 자동화를 위한 여러 연구와 방법론이 있었으나 나름대로의 한계가 있었다. 본 연구에서는 기존 방법론의 한계를 극복하기 위해서 화학공정의 안정성 분석자동화 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 모델링한 다중모델 접근방법을 사용하여 물질지식베이스, 구조지식베이스, 장치지식베이스로 분하여 모델링 하였고, 안전성 분석을 수행하는 세가지의 추론 알고리듬 Deviation Analysis Algorithm, Malfunction Analysis Algorithm, Accident Analysis Algorithm을 개발하여 화학공저의 안정성 분석 자동화 시스템 AHA(Automated Hazard Analyzer)를 구축하였다 이것은 전문가 개발 도구인 G2를 이용하여 구축하였고, 제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용하여 유용성을 확인하였다.
There are many kinds of complicated equipments in the chemical plants. So the chemical plants have high possibility of accidents. Hazard analysis is one of the basic tasks to ensure the safety of chemical plants. However, it has many shortcomings. To overcome the problems, there have been attempts to automate this work by utilizing computer technology, particularly knowledge-based technique. However, many of the past approaches are lacking in properties: safeguard consideration, accident diversity, cause and consequence diversity, pathway leading to accidents, and various hazard analysis reasoning. Therefore, in this study, three analysis algorithms were proposed using multimodel approach, and a hazard analysis system, AHA, was developed on G2. The case study was solved with AHA system successfully.
